p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kasus COVID-19 di Indonesia Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial
Ridho Prabowo #1 , Herry Sujaini *2 , Tedy Rismawan #3
# Jurusan Rekayasa Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat 78115
1 ridhoprbwo@student.untan.ac.id
3 tedyrismawan@siskom.untan.ac.id
* Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat 78115
2 hs@untan.ac.id

## Abstrak
Seiring  berkembangnya Coronavirus  Disease 2019  (COVID-19)  di  Wuhan  dan  berkembang  di  seluruh  negara khususnya di Indonesia. Banyak masyarakat di Indonesia menuangkan dan mengekspresikan opini mereka pada media sosial salah satunya Twitter. Opini tersebut menjadi acuan pada penelitian ini untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap kasus COVID-19. Analisis sentimen merupakan proses pengolahan data tekstual secara  otomatis  untuk  mendapatkan  informasi  sentimen  yang  terkandung  pada tweet .  Implementasi  sistem dilakukan  dengan  mengklasifikasi tweet menggunakan  metode  Regresi  Logistik  Multinomial.  Metode  Regresi Logistik Multinomial dikenal dengan regresi logistik dengan variabel dependen mempunyai skala nominal lebih dari dua kategori. Tweet diklasifikasi menjadi 3 kategori sentimen yaitu sentimen positif, netral dan negatif. Sistem analisis sentimen berbasis website menggunakan bahasa pemrograman Python . Proses analisis sentimen melalui beberapa  tahapan,  pertama  proses crawling data tweet ,  kemudian  hasil crawling akan  diproses  ke  tahap text preprocessing , setelah melewati text preprocessing tweet akan dibobot menggunakan TF-IDF, kemudian tweet diklasifikasi dengan menggunakan metode Regresi Logistik Multinomial ke dalam kelas sentimen positif, netral, atau negatif. Pengujian dilakukan menggunakan 870 data tweet yang telah dilabel terlebih dahulu. Sistem analisis sentimen menghasilkan akurasi sebesar 64%, dengan precission untuk sentimen positif 85%,  netral 56%, dan negatif, 53% dan recall untuk sentimen positif 74%, netral 67%, dan negatif 50%. Kata kunci: covid-19, analisis sentimen, regresi logistik multinomial, twitter .
The Sentiment Analysis of Twitter User about COVID-19 Cases in Indonesia Using the Multinomial Logistics Regression Method

## Abstract
As  the  Coronavirus  disease  2019  (COVID-19)  develops  in  Wuhan  and  develops  throughout  the  countries, especially in Indonesia. Many people in Indonesia are pouring and expressing their opinions on social media, one of which is Twitter. Sentiment analysis is an automatic data processing process to obtain sentiment information contained  in  tweets.  The  implementation  of  the  system  is  done  by  classifying  tweets  using  the  Multinomial Logistics Regression method. The Multinomial Logistics Regression method known as logistic regression with the dependent  variable  has  a  nominal  scale  of  more  than  two  categories.  Tweets  are  classified  into  3  sentiment categories, namely positive, neutral and negative sentiment. The sentiment analysis system is website-based uses the Python programming language. The sentiment analysis process goes through several stages, first the tweet data through crawling process, then the crawling results will through the text pre-processing stage, after passing the  tweet  text  preprocessing  it  will  be  weighted  using  TF-IDF,  then  classified  tweets  using  the  Multinomial Logistics Regression method into positive, neutral, or negative sentiment class. The test was carried out using 870 tweet data that had been previously labeled. The sentiment analysis system produces an accuracy of 64%, with precision for positive sentiments of 85%, neutral sentiments of 56%, and negative sentiments of 53% and recall for positive sentiments of 74%, neutral sentiments of 67%, and negative sentiments of 50%.
Keywords: covid-19, sentiment analysis, multinomial logistic regression, twitter.

## I. P ENDAHULUAN
Coronavirus  disease 2019  (COVID-19)  merupakan penyakit infeksi saluran pernapasan yang disebabkan oleh severe acute respiratory syndrome virus corona 2 (SARS- CoV-2),  atau  sering  disebut  virus  Corona  [1].  Virus penyebab COVID-19, Sars-CoV-2 terus mengalami mutasi yang membentuk varian baru. Yang paling baru dan sudah terdeteksi di banyak negara adalah varian Omicron. Varian ini pertama kali dilaporkan di Afrika Selatan pada tanggal 24 November 2021 dan saat ini telah menyebar ke seluruh dunia  [2].  Berkembangnya  varian  Omicron  memicu kalangan  masyarakat  memposting  ataupun  menuangkan pendapat  mereka  secara  masif  terkait  COVID-19 khususnya  pada  sosial  media twitter. Twitter merupakan sebuah  situs  web  yang  dimiliki  dan  dioperasikan  oleh twitter  inc .  Pesatnya  perkembangan  media  sosial diberbagai  bidang  membuat  media  sosial  tidak  hanya sebagai wadah untuk bersosialasi dan berkomunikasi tetapi juga sebagai wadah untuk menyampaikan opini tentang apa saja  yang  terjadi  dan  dirasakan  oleh  masyarakat. Penyampaian  opini  tersebut  menjadi  acuan  untuk mengetahui sentimen masyarakat Indonesia terhadap kasus COVID-19.
Analisis  sentimen  adalah  proses  penggunaan  analitik teks untuk mendapatkan berbagai sumber data dari internet dan  beragam platform media  sosial.  Tujuannya  untuk memperoleh  opini  dari  pengguna  yang  terdapat  pada platform tersebut  [3].  Analisis  sentimen  merupakan  salah satu  bidang  dari Natural  Languange  Processing (NLP) yang membangun sistem untuk mengenali dan mengekstraksi opini dalam bentuk teks. Analisis sentiment dapat  dikategorikan  dalam  aktivitas  klasifikasi,  yaitu mengelompokkan  sentimen  dalam  sebuah  data  teks  ke dalam kelasnya [4]. Untuk menentukan nilai kelas sentimen digunakan  algoritma  regresi  logistik  multinomual. Pemilihan  algoritma  ini  dikarenakan  algoritma  regresi logistik multinomial merupakan algoritma yang digunakan ketika variabel dependen mempunyai skala lebih dari dua kategori.
Penelitian  ini  mencoba  untuk  mengklasifikasikan sentimen  pengguna twitter terkait  kasus  COVID-19  di Indonesia.  Adapun  tahapan-tahapan  untuk  melakukan analisis  sentimen  tersebut,  yang  pertama  adalah crawling data untuk menarik tweet pengguna twitter yang membahas tentang  COVID-19.  Setelah  didapatkan tweet melalui crawling dilakukan text  preprocessing untuk  mengurangi noise yang  terdapat tweet . Text  preprocessing terdiri  dari casefolding , tokenisasi, filtering dan stemming . Kemudian data  yang  telah  dilakukan text  preprocessing akan dilakukan  pembobotan  menggunakan Term  Frequency  - Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  terlebih  dahulu. Setelah  didapatkan  hasil  pembobotan  data tweet akan diklasifikasikan  menggunakan  metode  regresi  logistik multinomial  untuk  menentukan  kelas  sentimen  apakah tweet tersebut bersifat positif, netral atau negatif.

## II. M ETODOLOGI
Penelitian  ini  menganalisis  sentimen  pengguna twitter terhadap kasus COVID-19 di Indonesia dengan mengaplikasikan  metode  regresi  logistik  multinomial.
Metodelogi  berisi  seluruh  tahapan  penelitian  mulai  dari metode  pengumpulan  data,  proses  klasifikasi  sampai dengan visualisasi hasil analisis sentimen. Semua tahapan alur penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Diagram alir penelitian

## A. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dilakukan pada penelitian ini agar mendapatkan hasil sesuai dengan studi kasus, perancangan sistem dimulai dengan membuat alur sistem, basis data dan rancangan  antarmuka  aplikasi  agar  mempermudah interaksi terhadap sistem.

## B. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data tweet pengguna twitter yang membahas tentang COVID-19 di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  adalah  data  tekstual yang di crawling dari media sosial twitter . Data yang sudah didapatkan dari hasil crawling akan menjadi dataset yang akan digunakan untuk melatih dan menguji data. Data latih masing-masing  dibagi  dan  diberi  label  sentimen  positif, netral,  dan  negatif  terlebih  dahulu,  kemudian  akan digunakan  untuk  melatih  sistem.  Dari  data  latih  tersebut digunakan  juga  untuk  evaluasi  sistem  menggunakan threshold 10 -cross  validation. Dataset  yang  digunakan untuk data latih sebanyak 870 data tweet yang telah dilabel dengan  masing-masing  kelas  positif,  netral,  dan  negatif sebanyak 290 data tweet.

## C. Pelabelan Data
Pelabelan  data  adalah  proses  melabel  data  ke  dalam kelas-kelas  yang  telah  ditentukan.  Pelabelan  dilakukan secara  manual  dengan  membaca  setiap  ulasan tweet pengguna twitter, kemudian  ditentukan  ulasan  tersebut dikategorikan kelas sentimen positif, netral atau negatif.

## D. Text Preprocessing
Text  preprocessing merupakan  tahapan  awal  dari text mining .  Tahap  ini  mencakup  semua  rutinitas  dan  proses untuk  mempersiapkan  data  yang  akan  digunakan  pada proses knowledge discovery sistem text mining [5]. Proses pembersihan  data tweet dengan text  preprocessing bermaksud  untuk  mengurangi noise pada  data tweet tersebut. Tahapan text preprocessing meliputi case folding ,
tokenisasi, filtering ,  dan stemming .  Dengan  dilakukannya text  preprocessing  akan  terbentuk dataset bersih,  dataset yang  terbentuk  dari  proses  ini  akan  memudahkan  dalam pemrosesan sistem [6].
1)  Casefolding : Tahapan pertama dalam text preprocessing yaitu casefolding . Casefolding merupakan proses  mengubah  atau  mengkonversi  setiap  karakter didalam kata atau kalimat menjadi huruf kecil [7].
2)  Tokenisasi :  Tahapan  yang  dilakukan  setelah casefolding adalah  tokenisasi.  Tokenisasi  merupakan proses untuk memecah kata, serta melakukan penghapusan delimeter  seperti  titik  (.),  koma  (,),  spasi,  dan  karakter angka pada kalimat [8].
3)  Filtering: Setelah  dilakukan  tokenisasi  tahapan selanjutnya  yaitu filtering .  Filtering  merupakan  proses yang  dilakukan  untuk  untuk  menghapus  kata  yang  tidak memiliki  arti/makna  dari  hasil  tokenisasi.  Proses  dalam filtering dalam membuang kata-kata yang tidak digunakan atau stopword terdapat dalam stoplist [9].
4)  Stemming : Tahapan terakhir dari text preprocessing pada penelitian ini adalah stemming . Stemming merupakan proses  menghilangkan  imbuhan-imbuhan  baik  itu  prefix, sufiks, maupun konfiks yang pada setiap kata [10].

## E. Proses Klasifikasi
Proses klasifikasi merupakan proses untuk mengelompokkan  data tweet ke  dalam  kelas-kelas sentimen  positif,  netral,  dan  negatif.  Di  dalam  proses klasifikasi  ini  menggunakan  perhitungan  TF-IDF  untuk pembobotan kata, dan metode regresi logistik multinomial untuk klasifikasi tweet .
1)  Pembobotan kata TF-IDF: Metode TF-IDF merupakan  metode  untuk  menghitung  setiap  kata  yang paling  umum  digunakan  pada information  retrieval [11]. Pemberian  bobot  kata  atau term pada  setiap  dokumen mencerminkan  betapa  pentingnya  sebuah term pada dokumen  [12].  Dokumen  yang  dimaksud  pada  penelitian ini adalah tweet . Berikut adalah persamaan TF-IDF. 𝑤 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 × 𝑖𝑑𝑓 𝑗 (1)
2)  Regresi  Logistik  Multinomial: Analisis  regresi logistik  multinomial  merupakan  regresi  logistik  yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon (y)  yang  bersifat  atau  mempunyai  skala  yang  bersifat polychotomous  atau  multinomial  yaitu  berskala  nominal dengan  lebih  dari  dua  kategori  [13],[14].  Bentuk  umum fungsi logit dengan variabel respon terdiri dari tiga kategori sebagai berikut.
g 𝑗 (𝑥) =   𝛽 𝑗0 +  𝛽 𝑗1 𝑥 1 +   𝛽 𝑗2 𝑥 2 + ⋯ +  𝛽 𝑗𝑝 𝑥 𝑝 (2)
Suatu  variabel  respon  dengan  tiga  kategori  akan membentuk dua persamaan logit, di mana masing masing persamaan  ini  membentuk  regresi  logistik  multinomial yang  membandingkan  suatu  kelompok  kategori  terhadap pembanding, yaitu sebagai berikut.
g 1 (𝑥)   = log 𝑃( 𝑌 = 2 | 𝑥 ) 𝑃( 𝑌 = 1 | 𝑥 ) (3) = log 𝜋 2 (𝑥) 𝜋 1 (𝑥) = 𝛽 10 + 𝛽 11 𝑥 1 + 𝛽 12 𝑥 2 + ⋯ + 𝛽 1𝑝 𝑥 𝑝
g 2 (𝑥)    = log
𝑃( 𝑌 = 3 | 𝑥 ) 𝑃( 𝑌 = 1 | 𝑥 ) (4) = log 𝜋 3 (𝑥) 𝜋 1 (𝑥) = 𝛽 20 + 𝛽 21 𝑥 1 +  𝛽 22 𝑥 2 + ⋯ + 𝛽 2𝑝 𝑥 𝑝
Berdasarkan kedua peluang kumulatif pada persamaan (3) dan (4), didapatkan peluang untuk masing-masing kategori respon sebagai berikut.
𝑃(𝑌 = 1|𝑥) = 𝜋 1 (𝑥) = exp g1 (𝑥) 1+ exp g1 (𝑥)+ exp g 2(𝑥) (5)
𝑃(𝑌 = 2|𝑥) = 𝜋 2 (𝑥) = exp g 2(𝑥) 1+ exp g1 (𝑥)+ exp g 2(𝑥) (6)
𝑃(𝑌 = 3|𝑥) = 𝜋 3 (𝑥) = 1 1+ exp g1 (𝑥)+ exp g 2(𝑥) (7)
3)  Confusion  Matrix:  Confusion  Matrix digunakan untuk  evaluasi  model  yang  digunakan  pada machine learning [15]. Setiap  unsur  matriks  menunjukkan  jumlah contoh data uji untuk kelas sebenarnya yang digambarkan dalam  bentuk  baris  sedangkan  kolom  menggambarkan kelas yang di prediksi. Tabel confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL 1 C ONFUSION M ATRIX
Nilai Aktual Nilai Prediksi Positif Negatif Netral Positif TPos FPosNeg FPosNet Negatif FNegPos TNeg FNegNet Netral FNetPos FNetNeg TNet
Dari  Tabel  1  didapatkan  persamaan  untuk  akurasi, precission, dan recall .
a. Akurasi
• 𝐴𝐶 = 𝑇𝑃𝑜𝑠 + 𝑇𝑁𝑒𝑔 + 𝑇𝑁𝑒𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 × 100% (8)
b. Precission
• 𝑃𝑟𝑒(𝑃𝑜𝑠) = 𝑇𝑃𝑜𝑠 𝑇𝑃𝑜𝑠+𝐹𝑁𝑒𝑔𝑃𝑜𝑠+𝐹𝑁𝑒𝑡𝑃𝑜𝑠 × 100%
(9)
• 𝑃𝑟𝑒(𝑁𝑒𝑔) = 𝑇𝑁𝑒𝑔
𝑇𝑁𝑒𝑔+𝐹𝑁𝑒𝑔𝑃𝑜𝑠+𝐹𝑁𝑒𝑡𝑁𝑒𝑔 × 100%
(10)
• 𝑃𝑟𝑒(𝑁𝑒𝑡) =
𝑇𝑁𝑒𝑡 𝑇𝑁𝑒𝑡+𝐹𝑃𝑜𝑠𝑁𝑒𝑡+𝐹𝑁𝑒𝑔𝑁𝑒𝑡 × 100%
(11)
c. Recall
• 𝑅𝑒𝑐(𝑃𝑜𝑠) =
𝑇𝑃𝑜𝑠
𝑇𝑃𝑜𝑠+𝐹𝑃𝑜𝑠𝑁𝑒𝑔+𝐹𝑃𝑜𝑠𝑁𝑒𝑡 × 100%
(12)
• 𝑅𝑒𝑐(𝑁𝑒𝑔) = 𝑇𝑁𝑒𝑔
𝑇𝑁𝑒𝑔+𝐹𝑁𝑒𝑔𝑃𝑜𝑠+𝐹𝑁𝑒𝑔𝑁𝑒𝑡 × 100% (13) • 𝑅𝑒𝑐(𝑁𝑒𝑡) = 𝑇𝑁𝑒𝑡 𝑇𝑁𝑒𝑡+𝐹𝑁𝑒𝑡𝑃𝑜𝑠+𝐹𝑁𝑒𝑡𝑁𝑒𝑔 × 100%
(14)

## F. Visualisasi
Hasil  dari  proses  klasifikasi  akan  di  visualisasi  dalam bentuk aplikasi berbasis website yang menampilkan section halaman  awal,  dan section halaman  hasil  yang  berisi barchat , dan tweet beserta sentimennya dalam bentuk table selama rentang waktu 7 hari terakhir.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Text Preprocessing
Sebelum  data tweet diklasifikasi,  ada  tahapan  yang harus  dilalui  terlebih  dahulu,  yaitu text  preprocessing . Setelah data tweet diperoleh dari hasil crawling , maka data tweet akan dilakukan text preprocessing . Contoh data tweet pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh tweet
Tahapan  text  preprocessing  meliputi case  folding , tokenisasi, filtering , dan stemming.
1)  Case  Folding : Case  folding dilakukan  untuk menyeragamkan semua karakter pada tweet menjadi huruf kecil. Contoh hasil casefolding data tweet pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh hasil case folding
2) Tokenisasi:  Proses  tokenisasi  memecah  kata-kata dari tweet dan penghapusan delimeter tweet entity , hastag , retweet dan mention .  Contoh  hasil  tokenisasi  data tweet pada Tabel 2.
TABEL II C ONTOH H ASIL P ROSES T OKENISASI D ATA T WEET
3)  Filtering :  Proses filtering mengambil  kata-kata penting  dari  hasil  tokenisasi.  Proses filtering dilakukan dengan  menghapus  kata-kata  yang  tidak  memiliki  makna yang  terdaftar  di stopwords .  Contoh  hasil filtering data tweet pada Tabel 3.
TABEL III
C ONTOH H ASIL P ROSES F ILTERING D ATA T WEET
4)  Stemming : Proses stemming mengembalikan kata- kata dari hasil filtering ke kata-kata bentuk dasar. Contoh hasil stemming data tweet pada Tabel 4.
TABEL IV C ONTOH H ASIL P ROSES S TEMMING D ATA T WEET
Setelah semua tahapan text preprocessing selesai, data tweet sudah siap untuk diproses ke tahapan klasifikasi.

## B. Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  sistem  yang dibuat  sudah  berfungsi  sesuai  dengan  harapan,  seperti penerapan algoritma kedalam sistem. Data yang digunakan berjumlah  870  data  yang  berisikan  opini  dari  pengguna twitter terhadap  kasus  COVID-19  yang  telah  dilabel. Masing-masing 290 opini positif, 290 opini netral, dan 290 opini  negatif.  Sebagai  contoh  hasil  pengujian  algoritma regresi  logistik  multinomial  menggunakan  10  data tweet . Tweet tersebut telah melalui proses text preprocessing dan pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF.  Hasil  pengujian algoritma  regresi  logistik  multinomial  menggunakan bantuan library  scikit-learn dengan threshold 10- cross validation . Tabel hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL V T ABEL H ASIL K LASIFIKASI Tweet Prob Negatif Prob Netral Prob Positif Kelas 1 0.24790472 0.19561385 0.55648143 Positif 2 0.2535374     0.55615191 0.19031069 Netral 3 0.26976368   0.18940657 0.54082975 Positif 4 0.61567572   0.19855417 0.18577011 Negatif 5 0.26101674   0.54379165 0.19519161 Netral 6 0.24790472   0.19561385 0.55648143 Positif 7 0.62661057   0.1851426 0.18824683 Negatif 8 0.6271796 0.18785714 0.18496326 Negatif 9 0.60676945   0.18684898 0.20638156 Negatif 10 0.24363738   0.56101929 0.19534333 Netral
Setelah  mendapatkan  hasil  klasifikasi  dilakukan pengujian  hasil  klasifikasi  dengan  data tweet yang  telah dilabel.  Digunakan confusion  matrix untuk  mengukur akurasi, precission ,  dan recall .  Hasil confusion  matrix pengujian pada Tabel 6.
TABEL VI C ONFUSION M ATRIX P ENGUJIAN
Nilai Aktual Nilai Prediksi Positif Negatif Netral Positif 216 32 42 Negatif 11 193 86 Netral 28 117 145
Akurasi  yang  dimaksud  adalah persentase  tingkat kedekatan  antara  nilai  yang  didapat  terhadap  nilai sebenarnya. Akurasi menggunakan metode regresi logistik diperoleh  sebesar  64%.  Kemudian  didapatkan  precission dan recall untuk masing-masing sentimen. Precission yang dimaksud  adalah  persentase  tingkat  ketepatan  antara bagian  data  yang  diambil  dengan  informasi  yang dibutuhkan. Untuk Precission sentimen positif memperoleh 85%, precission sentimen netral memperoleh 56%,  dan precission sentimen  negatif  memperoleh  53%. Recall  yang  dimaksud  adalah  persentase  tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali  sebuah informasi. Recall sentimen positif memperoleh 74%, recall sentimen  netral  memperoleh  56%,  dan recall sentimen negatif memperoleh sebesar 50%. Hasil pengujian akurasi, precission , dan recall pada Tabel 7.
TABEL VII H ASIL A KURASI , P RECISSION , DAN R ECALL Sentimen Akurasi Precission Recall Positif 64% 85% 74% Netral 56% 67% Negatif 53% 50%

## C. Implentasi Sistem
Implementasi  sistem  dilakukan  menerapkan  metode yang  digunakan  kedalam  sistem.  Sistem  yang  dibuat berbasis  aplikasi website dengan  menerapkan  bahasa pemrograman Python dan framework Django.
Gambar 4. Section landing page
Gambar 4 merupakan halaman pertama dari sistem ini. Halaman ini menampilkan animasi analisis sentimen serta
judul dari aplikasi. Pada Halaman ini terdapat tombol yang mengarah ke section hasil analisis sentimen untuk melihat hasil analisis.
Gambar 5. Bar chart hasil analisis sentimen
Gambar  5  merupakan  hasil  dari  analisis  sentimen berupa bar  chart yang  menampilkan  jumlah  sentimen setiap harinya selama 1 minggu terakhir beserta persentase masing-masing sentimen.

## Gambar 6. Tabel hasil analisis sentimen
Gambar  6  merupakan  hasil  dari  analisis  sentimen berbentuk tabel yang menampilkan tweet berserta tanggal dan sentimen dari tweet tersebut dalam bentuk tabel. Pada halaman ini bisa memilih hari pada rentang waktu selama 1 minggu terakhir.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa  sistem  dapat  mengklasifikasi tweet terhadap  kasus COVID-19 di Indonesia secara otomatis ke dalam sentimen positif,  netral,  dan  negatif.  Adapun  data  latih  yang digunakan sebanyak 870 yang telah dilabel dengan masing- masing data sentimen positif 290, sentimen netral 290, dan sentimen  negatif  290  yang  diuji  menggunakan threshold 10 -cross validation . Sistem ini memiliki akurasi sebesar 64% dengan precission positif sebesar 85%, netral sebesar 56%, dan  negatif  sebesar  53%  serta  recall  positif  sebesar  74%, netral sebesar 67%, dan negatif sebesar 50%.
Adapun  faktor  yang  mempengaruhi  akurasi  model regresi  logistik  yaitu  pelabelan  dan text  preprocessing . Dimana pelabelan dilakukan secara manual dan data slang word pada text  preprocessing harus  selalu  ditambah mengingat  banyaknya  kosakata  yang  tidak  baku  yang digunakan pengguna twitter saat membuat tweet .
D AFTAR P USTAKA
[1] Yuliana,  “Corona  Virus  Diseases  (Covid-19):  Suatu  tinjauan literatur.,” Wellness And Healthy Magazine, no. Universitas Aisyah Pringsewu, p. 187–192, 2020.
[2] Kominfo RI, “Tujuh hal yang perlu diketahui dari varian Omicron penyebab COVID-19,” Kominfo RI, 29 November 2021. [Online].
Available:  https://covid19.go.id/edukasi/masyarakat-umum/7-hal- yang-perlu-diketahui-dari-varian-omicron-penyebab-covid-19.
[3] A. Syahadati, “Analisis Sentimen Penerapan PSBB Di DKI Jakarta dan  Dampaknya  Terhadap  Pergerakan  IHSG,” Jurnal
TEKNOINFO, vol. 15, No. 1, pp. 20-25, 2021.
[4] A.  N.  M.  P.  B.  S.  G.  2.  Basant,  “Sentiment  Analysis  Using Common-Sense and Context Information,” no. Hindawi Publishing Corporation Computational Intelligence and Neuroscience, 2015.
[5] R. Feldman dan J. Sanger, The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data, New York: Cambride University Press, 2007.
[6] L.  Ardiani,  “Implementasi  Sentiment  Analysis  Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 8 , No. 2 , April 2020, pp. 183-190, 2020.
[7] S. Adi, “Perancangan Klasifikasi Tweet Berdasarkan Sentimen dan Fitur  Calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017,” Journal  Of  Informatic Pelita Nusantara, Vol. 3 No. 1, 2018.
[8] D. Pakpahan dan H. Widyastuti, “Aplikasi Opinion Mining dengan Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Menilai  Berita  Online,” Jurnal Integrasi, vol. 6, no. 1, pp. 1-10, 2014.
[9] E.  E.  Pratama  and  B.  R.  Trilaksono,  “Klasifikasi  Topik Keluhan Pelanggan
Berdasarkan Tweet dengan
Menggunakan
Penggabungan  Feature  Hasil  Ekstraksi  pada  Metode  Support Vector Machine (SVM),” J. Edukasi dan Penelit. Inform, 2015.
[10]   F. Z. Tala, A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia, Amsterdam: Institute for Logic, Language and Computation Universiteit van Amsterdam The Netherlands, 2003.
[11]   S.  Robertson,  “Understanding  Inverse  Document  Frequency:  On theoretical arguments for IDF,” Journal of Documentation 60 no. 5, p. 503–520.
[12]   M.  Yunus,  “Medium,”  30  April  2020.  [Online].  Available: https://yunusmuhammad007.medium.com/tf-idf-term-frequency- inverse-document-frequency-representasi-vector-data-text-
2a4eff56cda.
[13]   Hosmer  dan  Lemeshow,  Applied  Logistic  Regression.  Second Edition, New York: John Willey & Sons, 2000.
[14]   A. Agresti, Categorical Data Analysis, New York: John Wiley and Sons, Inc., 1990.
[15]   C.  D.  R.  P.  &.  S.  H.  Manning,  An  Introduction  to  Information Retrieval  –  Online  Edition,  Cambridge:  Cambridge  University Press, 2009.